多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法研究

摘要：

雨天环境会造成图像模糊、变形,大幅降低图像质量,对于后续的图像分析和应用造成严重影响.单幅图像的去雨算法研究成为热点,然而现有算法存在过度平滑、颜色失真和复杂雨水图像复原能力差等诸多问题,去雨问题难以有效解决.本文提出一种新颖的多尺度沙漏结构的单幅图像去雨算法.首先,针对雨的特征复杂多样的特点,采用多尺度沙漏网络结构,提取并融合多尺度的雨线特征;其次,在沙漏网络内部,引入残差密集模块,使特征在不同级别网络中实现传递和复用,最大限度的提取细节特征和增强网络表达能力;最后,针对雨水不均匀分布的特点,在残差密集网络基础上加入注意模块,提高算法在空间和通道方面特征提取能力,能够处理复杂的雨天图像.实验结果表明,本方法相较于现有算法,能够更好的去除雨线,并且能够最大程度的保留图像细节和颜色信息.

关键词：单幅图像去雨、多尺度沙漏网络、残差密集模块、注意力机制

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;辽宁省教育厅项目;大学生创新创业项目

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：561-565